FLFT:基于故障滞后模型的用户级故障检测与容错算法

FLFT 基于故障滞后模型的用户级故障检测与容错算法 失效滞后模型是宽松BSP模型下的失效模型。 我们可以将每次检测视为一个松散的障碍，它不需要所有进程都可以在释放到达进程之前就到达，并且在应用程序级别实现了独立于应用程序算法的检测模式。 在并行系统模型下，无法区分失败的进程是崩溃还是非常缓慢，基于心跳检测的传统实现方法是通过全部心跳监视。 当进程数很大时，此方法将导致很大的通信开销。 同时，它将降低应用程序的运行效率。 很难选择Gossip方法的超时值，并且无法避免假阴性问题。 基于环形观察和超立方体故障传播，无法处理假阴性或连续过程故障。 实际上，这是本地信息与全球信息之间的矛盾。 为了获得准确的结果，需要巨大的通信开销。 如果要减少通信开销，则很难掌握总体信息。 这是一个难题。 错误的否定过程通常会导致应用程序无效运行，长时间没有响应且没有输出，而没有报告错误或中断退出，这会